3.2 Hadoop Map/Reduce

　　Hadoop Map/Reduce 引擎由JobTracker(作业服务器)和Task Tracker(任务服务器)组成。

▲图4

　　Job Tracker

　　Job Tracker(Google 称为Master)是负责管理调度所有作业，它是整个系统分配任务的核心。它也是唯一的，这与HDFS 类似。因此，简化了同步流程问题。

　　Task Tracker

　　Task Tracker 具体负责执行用户定义操作，每个作业被分割为任务集，包括Map任务和Reduce 任务。任务是具体执行的基本单元， Task Tracker 执行过程中需要向Job Tracker 发送心跳信息，汇报每个任务的执行状态，帮助Job Tracker 收集作业执行的整体情况，为下次任务分配提供依据。

　　在Hadoop 中，客户端(任务的提交者)是一组API，用户需要自定义自己需要的内容，由客户端将作业及其配置提交到Job Tracker，并监控执行状况。

　　与HDFS 的通信机制相同，Hadoop Map/Reduce 也使用协议接口来实现服务器间的通信。实现者作为RPC 服务器，调用者经由RPC 的代理进行调用。客户端与Task Tracker 以及Task Tracker 之间，都不再有直接通信。难道客户端就不需要了解具体任务的执行状况吗?不是。难道Task Tracker 相互无需了解任务执行情况吗?也不是。由于整个集群各机器的通信比HDFS 复杂的多，点对点直接通信难以维持状态信息，所以统一由Job Tracker 收集整理转发。